摘要：通過分析光學(xué)傳感器原理，設(shè)計了一種基于光學(xué)傳感的實時調(diào)焦算法，并對其進(jìn)行了優(yōu)化。實驗結(jié)果表明，該算法能準(zhǔn)確獲取圖像的空間頻率響應(yīng)（spatial frequency response，SFR）值，并通過實時調(diào)整焦距來優(yōu)化圖像清晰度。優(yōu)化后的算法在提升調(diào)焦精度和響應(yīng)時間方面表現(xiàn)優(yōu)異，可有效減少焦距調(diào)整時間，提高系統(tǒng)的自動對焦性能，為智能設(shè)備圖像處理提供了新的解決方案。

關(guān)鍵詞：光學(xué)傳感；空間頻率響應(yīng)；實時調(diào)焦；圖像處理

中圖分類號：TP751 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0 引言

隨著智能設(shè)備圖像處理技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，提升圖像清晰度和優(yōu)化調(diào)焦性能已成為提升圖像質(zhì)量的關(guān)鍵問題。基于光學(xué)傳感的實時調(diào)焦算法應(yīng)運(yùn)而生，該算法通過實時監(jiān)測圖像的空間頻率響應(yīng)（spatial frequency response，SFR）值，動態(tài)調(diào)整焦距，從而有效提高圖像清晰度并縮短調(diào)焦時間。現(xiàn)有的基于光學(xué)傳感的調(diào)焦算法已能夠通過精準(zhǔn)的實時調(diào)焦機(jī)制優(yōu)化圖像質(zhì)量，但仍有提升空間。為此，本文提出了一種基于光學(xué)傳感的實時調(diào)焦算法，旨在進(jìn)一步優(yōu)化智能設(shè)備圖像處理技術(shù)，為相關(guān)領(lǐng)域提供創(chuàng)新性的解決方案。

1 光學(xué)傳感器工作原理

光學(xué)傳感器是一類通過采集光信號并將其轉(zhuǎn)換為電信號來獲取圖像信息的設(shè)備，廣泛應(yīng)用于圖像處理、圖像自動對焦和圖像質(zhì)量檢測等領(lǐng)域。光學(xué)傳感器工作原理主要依賴于光電效應(yīng)，即通過光敏元件（如光電二極管、互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體、電荷耦合器件等）將光信號轉(zhuǎn)換為電信號。光學(xué)傳感器通過捕獲光線的強(qiáng)度、波長和頻率等參數(shù)，反映圖像的清晰度、對比度以及其他視覺質(zhì)量指標(biāo)[1]。光學(xué)傳感器先接收目標(biāo)物體的反射光，再通過光學(xué)鏡頭調(diào)節(jié)焦距和光線的聚焦方式，實現(xiàn)對目標(biāo)物體圖像的捕捉與傳輸。圖像的 SFR值作為衡量圖像清晰度的關(guān)鍵指標(biāo)，其可以利用不同頻率的正弦波或邊緣梯度分析圖像的對比度來得到，具體計算

公式如下：

SFR（f）= 。" " " " " " " " " " （1）

式中，SFR（f）為空間頻率f下的SFR值，Imax（f）和Imin（f）分別為空間頻率f下圖像的最大和最小對比度值。

2 基于光學(xué)傳感的圖像清晰度與實時調(diào)焦算法概述

2.1 SFR定義及測量

SFR是衡量圖像系統(tǒng)成像質(zhì)量的重要指標(biāo)，它描述了圖像在不同空間頻率下的對比度變化情況。圖像的SFR值越高，圖像的細(xì)節(jié)保留度越高、空間分辨率越強(qiáng)，能夠呈現(xiàn)的邊緣和紋理信息越清晰。通常情況下，隨著空間頻率的增加，SFR值會逐漸下降，這意味著圖像在高頻區(qū)域的細(xì)節(jié)逐漸損失[2]。SFR值的測量主要利用調(diào)制傳遞函數(shù)，即分析系統(tǒng)在不同空間頻率下的調(diào)制能力。SFR測量時，可采用標(biāo)準(zhǔn)測試圖像或邊緣分析法，通過傅里葉變換計算邊緣擴(kuò)散函數(shù)，再由其導(dǎo)數(shù)獲得線擴(kuò)散函數(shù)，最后得出SFR曲線。SFR測量在光學(xué)成像、相機(jī)性能評估及自動對焦系統(tǒng)優(yōu)化中具有重要應(yīng)用

價值。

2.2 算法設(shè)計

基于光學(xué)傳感的實時調(diào)焦算法旨在通過實時監(jiān)測圖像的SFR值變化，動態(tài)調(diào)整焦距，以達(dá)到最佳的圖像清晰度。該算法使用光學(xué)傳感器實時捕獲圖像信息，計算其SFR值，并根據(jù)SFR值的變化動態(tài)調(diào)整鏡頭焦距，優(yōu)化成像質(zhì)量。具體而言，使用光學(xué)傳感器獲取圖像的光強(qiáng)信息，計算每一幀圖像的SFR值[3]。當(dāng)SFR值低于設(shè)定的目標(biāo)值時，此算法會自動調(diào)整鏡頭的焦距，直到達(dá)到最佳焦點(diǎn)。焦距的調(diào)整量（Δf）可通過以下公式進(jìn)行

計算。

Δf = α·（SFRtarget - SFRcurrent）。" " " " " " " " " " " " "（2）

式中，α為調(diào)焦步長常數(shù)，SFRtarget為圖像的目標(biāo)SFR值，SFRcurrent為圖像的當(dāng)前SFR值。

2.3 算法性能分析及優(yōu)化

在實踐過程中，基于光學(xué)傳感的實時調(diào)焦算法性能直接影響圖像清晰度。在性能分析時，本文主要評估算法在不同焦距調(diào)整下對圖像清晰度的提升能力和對實時變化的適應(yīng)能力。通過對比不同焦距下的SFR值變化，能夠判斷算法的調(diào)焦精度與圖像質(zhì)量提升的關(guān)聯(lián)性。為了提高算法性能，特別是在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中的適應(yīng)能力，可以引入自適應(yīng)步長調(diào)整策略。當(dāng)圖像SFR值接近目標(biāo)值時，調(diào)焦步長逐漸減小，以避免過調(diào)焦；而當(dāng)SFR值與目標(biāo)值差異較大時，增大調(diào)焦步長，加快調(diào)焦過程。優(yōu)化后的調(diào)焦公式可表

示為：

Δf = α·（SFRtarget - SFRcurrent）β。" " " " " " " " " "（3）

式中，β為調(diào)節(jié)因子，用于控制步長變化的速率。

3 實驗驗證與結(jié)果分析

3.1 實驗系統(tǒng)搭建

為了驗證基于光學(xué)傳感的實時調(diào)焦算法的有效性，搭建了一個完整的實驗系統(tǒng)，該系統(tǒng)由高分辨率互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（complementary metal oxide semiconductor，CMOS）光學(xué)傳感器、可調(diào)焦鏡頭、圖像處理單元和數(shù)據(jù)采集單元組成。光學(xué)傳感器負(fù)責(zé)捕獲實驗?zāi)繕?biāo)的圖像，并將圖像實時傳輸至圖像處理單元。圖像處理單元利用特定的圖像算法計算每幀圖像的SFR值，并將計算結(jié)果輸入調(diào)焦控制模塊。該模塊根據(jù)SFR值的變化情況，結(jié)合預(yù)設(shè)的調(diào)焦算法，動態(tài)調(diào)整鏡頭焦距，以優(yōu)化圖像清晰度。

實驗過程中，為確保調(diào)焦系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，采用不同的焦距參數(shù)進(jìn)行測試。在每組實驗中，設(shè)定初始焦距，并記錄系統(tǒng)自動調(diào)焦前后的SFR值，同時監(jiān)測圖像質(zhì)量的變化情況。實驗采用標(biāo)準(zhǔn)化的圖像質(zhì)量評估方法，如利用調(diào)制傳遞函數(shù)、邊緣梯度進(jìn)行分析，以對成像效果進(jìn)行定量分析。數(shù)據(jù)采集單元對實驗過程中不同焦距下的圖像進(jìn)行存儲，并通過數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行歸一化、去噪和濾波處理，以排除環(huán)境噪聲對實驗結(jié)果的

干擾。

3.2 測試數(shù)據(jù)采集與處理

測試數(shù)據(jù)采集是驗證本文算法性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。為了全面評估本文算法性能，分別在不同焦距和圖像質(zhì)量條件下進(jìn)行了大量實驗。采集的測試數(shù)據(jù)涵蓋了不同焦距下的SFR值變化、調(diào)焦過程中的響應(yīng)時間以及每個調(diào)焦步驟對應(yīng)的圖像清晰度。在數(shù)據(jù)處理過程中，對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去噪和歸一化操作，以確保結(jié)果的準(zhǔn)確性。部分測試數(shù)據(jù)采集結(jié)果如表1所示。

由表1可以看出，在不同焦距下，優(yōu)化后SFR值普遍高于優(yōu)化前SFR值，且SFR值提升比例不同。當(dāng)焦距的增加至20 mm后，SFR值的提升比例逐漸減小，這可能與系統(tǒng)焦距調(diào)整的非線性特性有關(guān)。這些數(shù)據(jù)表明，通過調(diào)焦算法的優(yōu)化，圖像清晰度在各個焦距下均得到了不同程度的提升，驗證了基于光學(xué)傳感的實時調(diào)焦算法在改善圖像質(zhì)量方面的有效性。

3.3 算法性能評估

為了全面評估基于光學(xué)傳感實時調(diào)焦算法的性能，本文從調(diào)焦響應(yīng)時間、調(diào)焦精度和系統(tǒng)穩(wěn)定性3個方面進(jìn)行了詳細(xì)測試。實驗?zāi)M了實際應(yīng)用場景，通過設(shè)定不同的初始焦距和目標(biāo)SFR值，觀察系統(tǒng)在動態(tài)環(huán)境下的自動調(diào)焦過程。在實驗過程中，響應(yīng)時間是指從調(diào)焦啟動到系統(tǒng)達(dá)到目標(biāo)SFR值所需的時間，而調(diào)焦精度則通過比較目標(biāo)SFR值與最終測得的SFR值之間的誤差來衡量。本文還重點(diǎn)分析了系統(tǒng)在不同環(huán)境條件下的穩(wěn)定性，包括光照變化、目標(biāo)物移動以及傳感器噪聲干擾等因素對調(diào)焦效果的影響。

結(jié)果表明，該算法能夠在較短時間內(nèi)完成自動調(diào)焦，并保持較高的精度，使最終SFR值與目標(biāo)SFR值之間的誤差控制在1.20%以內(nèi)。另外，系統(tǒng)在不同光照強(qiáng)度和目標(biāo)物移動條件下均能保持較好的魯棒性，調(diào)焦穩(wěn)定且無明顯抖動[4]。通過優(yōu)化調(diào)焦步長策略，系統(tǒng)在不同初始焦距情況下的調(diào)焦時間穩(wěn)定，避免了過調(diào)焦或調(diào)焦不充分的問題。綜上，該算法在復(fù)雜環(huán)境中依然具備良好的適應(yīng)性和可靠性，能夠有效提升光學(xué)系統(tǒng)的自動對焦

性能。

4 結(jié)語

本文提出了一種基于光學(xué)傳感的實時調(diào)焦算法，并對其進(jìn)行了優(yōu)化，以提升電子產(chǎn)品的自動對焦性能和圖像清晰度。通過搭建實驗系統(tǒng)，模擬了實際應(yīng)用場景中系統(tǒng)的自動對焦過程，成功驗證了該算法在不同焦距和圖像環(huán)境下的有效性。實驗結(jié)果表明，該方法能夠準(zhǔn)確計算圖像的SFR值，并實時調(diào)整焦距，使圖像清晰度顯著提高，同時降低了調(diào)焦時間和誤差。優(yōu)化后的算法在調(diào)焦響應(yīng)時間、調(diào)焦精度和系統(tǒng)穩(wěn)定性方面均表現(xiàn)良好，能夠滿足電子產(chǎn)品在復(fù)雜環(huán)境下的自動調(diào)焦需求。本文為智能設(shè)備圖像處理提供了新的方法論和實踐參考，未來將進(jìn)一步拓展該算法在智能攝像、機(jī)器視覺及自動檢測系統(tǒng)中的潛在應(yīng)用。

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